基于数据挖掘的京津冀上市公司财务舞弊识别研究

摘要：

选取京津冀上市公司2013～2018年数据,从国泰安数据库选取配对样本,利用因子分析法进行指标分析,然后运用决策树、SVM支持向量机和GA-BP神经网络三种数据挖掘模型对京津冀上市公司进行财务舞弊识别,在三种算法基础上构建改进模型,提高预测准确率.根据结果从投资者职能、内控机制、政策环境等方面,针对有效遏制财务舞弊行为提出建议.

关键词：数据挖掘、财务舞弊、上市公司

分类号：TP183;F276.6(自动化基础理论)

资助基金：本文系2019年河北金融学院河北省大学生创新创业训练计划"基于数据挖掘的京津冀上市公司财务舞弊识别研究"项目编号:201911420006

在线出版日期：2020-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：126-127